python pb-roe选股

在Python中，可以使用atrader库来进行PB-ROE选股。首先，需要导入必要的库，如numpy、pandas和atrader。然后，可以设置一些必要的配置，如关闭控制台系统警告。接下来，使用atrader库中的get_code_list函数来获取沪深300的成分股代码。

接着，可以使用atrader库中的get_factor_by_day函数来获取股票的PB和ROE数据。需要传入factor_list参数指定要获取的因子，这里是['PB', 'ROE']；target_list参数指定要获取数据的股票代码列表，这里是沪深300的成分股代码；date参数指定获取数据的日期，这里是'2019-08-30'。获取的数据可以用DataFrame进行存储和处理。

PB-ROE提供了一种投资的框架，即股票的PB和ROE之间存在近似的线性关系。根据这个框架，可以选择位于回归线下方的股票作为投资对象，因为它们的PB被低估，未来有上升修复的空间。而位于回归线上方的股票则被认为是PB被高估，未来可能下降。因此，通过使用PB-ROE选股策略，可以选择具有较好投资潜力的股票。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [python线性回归 多因子模型选股思路](https://blog.csdn.net/qq_18668137/article/details/105144670)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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